開題報告-人臉檢測與識別

1、<p><b>　　開題報告</b></p><p><b>　　1. 研究背景</b></p><p>　　各種智能系統(tǒng)在生活中的應(yīng)用越來越普遍。智能系統(tǒng)中經(jīng)常需要身份識別以便提供個性化服務(wù)。身份識別是一個很棘手的的問題，傳統(tǒng)方法中主要是通過一些具有個人身份特征的事物來鑒別，比如證件、鑰匙等身份標(biāo)識物品，或者是用戶名和密碼之類的身份標(biāo)

2、識知識。在一些要求比較高的系統(tǒng)中，一般將這兩方法結(jié)合起來使用，例如我們在使用ATM機時，只有ATM卡和密碼都正確才能訪問特定的用戶并進行一些列操作。但是傳統(tǒng)的身份鑒別方法缺點是相當(dāng)明顯的：身份標(biāo)識物品容易丟失或被偽造，身份標(biāo)識知識容易遺忘或被盜取。這個時候身份鑒別就是天方夜譚了。如果利用每個人本身的生物特征如人臉特征，指紋等等就能達到相當(dāng)好的效果。這使得生物特征識別技術(shù)煥發(fā)光彩。由于微電子和機器視覺方面取得了新進展，高性能自動識別的技術(shù)

3、可行性越來越高。近年來興起的人臉識別在眾多生物識別方法中應(yīng)用最為廣泛。在國外，人臉識別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。在國內(nèi)，對于人臉識別技術(shù)的研究始于上世紀(jì)90年代，目前主要應(yīng)用在公安、金 融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。</p><p><b>　　2. 研究意義</b></p><p>　　人臉識別是機器視覺和模式識別領(lǐng)域最富有挑戰(zhàn)性的

4、課題之一，同時也具有較為廣泛的應(yīng)用意義。人臉識別技術(shù)是一個非?；钴S的研究領(lǐng)域，它覆蓋了數(shù)字圖像處理、模式識別、計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、心理學(xué)、生理學(xué)、數(shù)學(xué)等諸多學(xué)科的內(nèi)容。如今，雖然在這方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在實用應(yīng)用中仍面臨著很嚴(yán)峻的問題,因為人臉五官的分布是非常相似的，而且人臉本身又是一個柔性物體，表情、姿態(tài)或發(fā)型、化妝的千變?nèi)f化都給正確識別帶來了相當(dāng)大的麻煩。如何能正確識別大量的人并滿足實時性要求是迫切需要解決

5、的問題。</p><p>　　基于人臉生物特征的身份鑒別具有以下優(yōu)點：</p><p>　?。?）用戶易接受：操作簡單，身份識別度高，識別速度快。</p><p>　　（2）防偽性能好：人臉特征被偽造或被盜可能性很低。</p><p>　?。?）使用方便：不用擔(dān)心丟失或遺忘，隨時隨地可用。</p><p>　　除此之外

6、，人臉識別技術(shù)還有精度高，性價比高，自學(xué)習(xí)能力強等優(yōu)點。</p><p>　　由于以上多項優(yōu)點使得人臉特征識別在身份鑒別領(lǐng)域大放異彩，在生活中許多地方得到應(yīng)用：</p><p>　?。?）公安系統(tǒng)：快速辨別罪犯；罪犯通緝；保障共安全；海關(guān)邊檢。</p><p>　?。?）公共安全領(lǐng)域：確認(rèn)證件的真?zhèn)?；智能門禁；信用卡使用者身份驗證。</p><p

7、>　?。?）互聯(lián)網(wǎng)交互領(lǐng)域：計算機登錄；網(wǎng)絡(luò)安全；個性化服務(wù)。</p><p>　　人臉識別技術(shù)的研究也具有很大的理論價值。人臉識別技術(shù)的研究涉及到模式識別、計算機視覺、人工智能、圖像處理等多門學(xué)科，經(jīng)常應(yīng)用于人機交互領(lǐng)域，而且還與人的其它生物特征識別有著千絲萬縷的聯(lián)系。人臉識別技術(shù)的研究對推動以上各學(xué)科的發(fā)展具有重要的理論意義。</p><p><b>　　3. 研究現(xiàn)狀

8、</b></p><p>　　3.1國外的發(fā)展概況</p><p>　　通過查閱文獻了解機器自動人臉識別研究開始于19世紀(jì)90年代，1990年日本研制的人像識別機，可在1秒鐘內(nèi)中從3500人中識別到你要找的人。1993年，美國國防部高級研究項目署和美國陸軍研究實驗室成立了項目組，建立了人臉數(shù)據(jù)庫，用于評價人臉識別算法的性能。</p><p>　　美國陸軍

9、實驗室也是利用vc++開發(fā)，通過軟件實現(xiàn)的，并且FAR為49%。在美國的進行的公開測試中，F(xiàn)AR，為53%。美國國防部高級研究項目署，利用半自動和全自動算法。這種算法需要人工或自動指出圖像中人的兩眼的中心坐標(biāo)，然后進行識別。</p><p>　　3.2 國內(nèi)的發(fā)展概況 </p><p>　　人臉識別系統(tǒng)現(xiàn)在在大多數(shù)領(lǐng)域中起到舉足輕重的作用，尤其是用在機關(guān)單位的安全和考勤、網(wǎng)絡(luò)安全、銀行、海

10、關(guān)邊檢、物業(yè)管理、軍隊安全、智能身份證、智能門禁、司機駕照驗證、計算機登錄系統(tǒng)。我國在這方面也取得了較好的成就，國家863項目“面像檢測與識別核心技術(shù)”通過成果鑒定并初步應(yīng)用，就標(biāo)志著我國在人臉識別這一當(dāng)今熱點科研領(lǐng)域掌握了一定的核心技術(shù)。北京科瑞奇技術(shù)開發(fā)股份有限公司在2002年開發(fā)了一種人臉鑒別系統(tǒng)，對人臉圖像進行處理，消除了照相機的影響，再對圖像進行特征提取和識別。這對于人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉

11、圖像是不同時期拍攝的，使用的照相機不一樣。系統(tǒng)可以接受時間間隔較長的照片，并能達到較高的識別率。2005年1月18日，由清華大學(xué)電子系人臉識別課題組負(fù)責(zé)人蘇光大教授主持承擔(dān)的國家"十五"攻關(guān)項目《人臉識別系統(tǒng)》通過了由公安部主持的專家鑒定。鑒定委員會認(rèn)為，該項技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進水平。</p><p><b>　　4. 主要研究內(nèi)容</b></p>

12、<p>　　人臉識別技術(shù)是基于生物特征的識別方式，利用人類自身所擁有的、并且能夠唯一標(biāo)示其身份的生理特征或行為特征進行身份驗證技術(shù)。也就是給定一場景的靜止或視頻圖象，利用訓(xùn)算機里存儲的人臉數(shù)據(jù)庫，確定場景中的一個或多個人。</p><p>　　人臉識別過程需要完成以下幾方面的工作：</p><p>　　人臉檢測：從各種場景中檢測出人臉的存在，并從場景中準(zhǔn)確分離出人臉區(qū)域；<

13、;/p><p>　　預(yù)處理：校正人臉尺度、光照以及旋轉(zhuǎn)等方面的變化，得到規(guī)范化的人臉圖像；</p><p>　　特征提?。簭娜四槇D像中提取出人臉具有代表性的特征信息，并用一定的方式加以描述；</p><p>　　人臉識別：根據(jù)所提取的特征信息，將待識別的人臉與數(shù)據(jù)庫中的人臉進行比較，找到數(shù)據(jù)庫中最相似的人臉</p><p><b>　　

14、課題的主要內(nèi)容是：</b></p><p>　　圖像預(yù)處理,它主要從攝像頭中獲取人臉圖像然后進行處理,以便提高定位和識別的準(zhǔn)確率。</p><p>　　人臉檢測，簡單地講就是判定圖片中是否存在人臉以及人臉的位置大小的確定。</p><p>　　人臉識別，提取特征與人臉庫中數(shù)據(jù)對比從而判定圖片中人物身份。</p><p><b

15、>　　5. 研究方案</b></p><p>　?。?） 圖像文件格式選擇</p><p>　　在設(shè)計的過程中，為了定位和特征提取的方便，我們采用的是24位圖。</p><p><b>　?。?）開發(fā)工具選擇</b></p><p>　　使用開發(fā)工具Microsoft Visual C++ 6.0。 V

16、isual C++ 6.0是Microsoft公司推出的一種可視化編程工具。它支持多平臺和交叉平臺的開發(fā)，將各種編程工具如編輯器、連接器、調(diào)試器等巧妙的結(jié)合在一起，構(gòu)成一個完美的可視化開發(fā)環(huán)境。用戶無需通過繁雜的編程操作，即可完成Windows下應(yīng)用程序的編輯、編譯、測試和細(xì)化等工作。</p><p>　　Open CV是 Intel 公司自主開發(fā)的開源計算機視覺庫。它包括一系列C 函數(shù)和一部分 C++類程序。它

17、將許多實驗室的優(yōu)秀研究成果轉(zhuǎn)化成了數(shù)字圖像處理方面的現(xiàn)實算法。它的強項在于圖像和視頻的讀寫、目標(biāo)識別與跟蹤以及3D重建與標(biāo)定等方面。CV是計算機視覺的意思，它源于數(shù)字圖像處理的研究，是一門朝陽學(xué)科，它通過計算機等數(shù)字設(shè)備來模擬生物視覺，對圖像進行采集、處理、再現(xiàn)等等。主要研究內(nèi)容有圖像特征提取、3D視覺、模式識別、人工智能等諸多方面。</p><p><b>　　（3） 算法選擇</b>&l

18、t;/p><p><b>　　圖像預(yù)處理模塊：</b></p><p>　　·光線補償 ：由于光線原因，所照的圖像可能會存在光線不平衡的情況而造成色彩偏差，為了抵消這種整個圖像中存在的色彩偏差，本系統(tǒng)采用的解決方法是：將整個圖像中的所有像素的亮度從高到低進行排列，取前5%的像素，然后線性放大，使這些像素的平均亮度達到255。實際上就是調(diào)整圖片像素的RGB值。&l

19、t;/p><p>　　·圖像灰度化：圖像灰度化是將圖像變成灰色，本系統(tǒng)中采用以下步驟來實現(xiàn)圖像的灰度化：彩色轉(zhuǎn)換成灰度、灰度比例變換、灰度線性變換、灰度線性截斷、灰度取反。</p><p>　　·高斯平滑：在圖像的采集過程中,由于各種因素的影響,圖像中往往會出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機噪聲,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲時發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等,這些都會影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進行平滑操

20、作以此來消除噪聲。但是如果平滑不當(dāng)，就會使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變的模糊不清，為了既平滑掉噪聲有盡量保持圖像細(xì)節(jié)，本系統(tǒng)采用高斯平滑。</p><p>　　·均衡直方圖：使用該模塊的目的是通過點運算使輸入轉(zhuǎn)換為在每一灰度級上都有相同的像素點數(shù)的輸出圖像。</p><p>　　·圖像對比度增強：為了將圖像的特征一步一步顯現(xiàn)出來，需要進行圖像的對比度增強，它主要通

21、過對圖像的灰度值進行統(tǒng)計，對于小于Low則認(rèn)為是有關(guān)的信息，則將它作為黑色處理，對于處于High以上的則認(rèn)為是一些無關(guān)的信息，將它們?nèi)サ?，而處于兩者之間的，則進行對比度增強，將他們在總的灰度值里面的比例作為新的像素信息保存起來。</p><p>　　人臉檢測：有基于模版，基于統(tǒng)計模型，基于特征三個大類。許多方法都不能簡單地歸為以上提到三類方法中的某一類，而是兩類甚至三類方法的融合。比較流行的有主成份分析法（PCA

22、)，自適應(yīng)性提升算法（Ada boost)等等。</p><p>　　人臉識別：需要對人臉進行特征提取并和數(shù)據(jù)庫中信息比對，來確定人物身份?？梢杂肒--L變換和特征臉法來實現(xiàn)。</p><p><b>　　6. 參考文獻</b></p><p>　　【1】 王偉; 張佑生; 方芳; 人臉檢測與識別技術(shù)綜述[J]. 2006,5 </p

23、><p>　　【2】楊濤．人臉檢測與跟蹤[D]，西北工業(yè)大學(xué)，2004年3月．</p><p>　　【3】周德華，毛敏峰，徐浩．一種多人臉跟蹤算法的研究與實現(xiàn)[J]，電視技術(shù)，2005，275(5)：88～90．</p><p>　　【4】 李剛，高政、人臉自動識別方法綜述、計算機應(yīng)用研究、2003, Vol 8:4-9</p><p>　　【5